Tantangan Menulis Hari ke-132
Oleh: Bernardus Ari Kuncoro
Agustus ini, saya disibukkan dengan pembuatan konten di IG @iykra_id dan YouTube IYKRA Indonesia. Salah satu video IG membahas tentang model statistik dan machine learning.
Buat yang mau belajar lebih dalam terkait perbedaan keduanya, silakan disimak.
Script:
Pertama dari sisi definisi. Model Statistik merupakan formulasi hubungan antarvariable dalam bentuk persamaan matematis. Biasanya data yang diambil adalah data yang berukuran kecil. ML merupakan algoritma yang belajar dari data tanpa terlalu tergantung pada praktik pemrograman standard, seperti object oriented design. Biasanya data yang diambil itu data yang ukurannya besar.
Mana yang lebih dulu muncul? Modul Statistik muncul terlebih dahulu pada abad ke-17. Sedangkan ML lahir 200an tahun kemudian yaitu pada 1959, seiring dengan lahirnya komputer.
Parametrik vs Non Parametrik Dalam model statistik, kita biasanya pakai pendekatan parametrik. Contohnya Regresi linear dan Regresi logistik. Sementara itu dalam machine learning, pendekatan nonparameterik yang sering digunakan. Contoh: K-nearest neighbor, decision tree, SVM, dll.
Asumsi Dalam model statistika, kebanyakan kita akan mengasumsikan fitur (prediktor dan covariate) itu bersifat additive (ditambahkan) Dalam machine learning, biasanya tidak memakai asumsi seperti non-collinearity, uji distribusi normal, dll.
Performa Performa model ML secara absolut biasanya lebih baik dibandingkan model statistik.
Closing Kira-kira ada perbedaan lain yang belum saya sampaikan, belum guys? Atau ada pertanyaan2 yang kalian mau ajukan? Yuk komen di bawah, biar kita bisa sama-sama belajar Kalau belum ada, gak papa.
Caption: Saya udah siapkan pantun Jalan-Jalan ke Stasiun Cikini Untuk beli emas duapuluh empat karat Jangan lupa like, share dan save video ini, Siapa tahu suatu saat bermanfaat Sampai jumpa lagi di Tanya Data Expert selanjutnya
Sumber: Bahan Kuliah Prof Sebastian Raschka
Kalideres, 9 Agustus 2021